在A股T+1的交易制度下，利用底仓进行日内高频T+0（先买后卖或先卖后买）是许多量化交易者降低持仓成本的重要手段。日内T+0的单次获利空间通常非常微小，往往只有0.2%到0.5%左右。在如此狭窄的利润空间里，“滑点”（Slippage）和冲击成本（Market Impact）就成为了决定策略生死存亡的关键因素。如果无法精确计算和控制滑点，原本在回测中盈利的T0策略在实盘中就会沦为给交易所和券商“打工”的亏损机器。

所谓滑点，是指策略触发交易指令时的目标价格与最终在交易所撮合系统里实际成交价格之间的差额。在日内高频T0策略中，滑点的产生主要由两部分数学模型决定：

其一是网络与执行的物理延迟模型。从量化软件捕捉到一笔日内盘口异常大单、本地策略代码计算完毕发出委托，到订单穿过互联网抵达券商柜台、最终报送至交易所，这一过程存在着毫秒级的物理延迟。在行情剧烈波动的拐点处，仅仅几毫秒的延迟，盘口挂单就可能发生数个档位的漂移，导致原本计划在卖一买入的订单被迫在卖三或卖四成交。

其二是订单簿的流动性消耗模型。高频T0策略在发出买入或卖出指令时，如果交易的资金量较大，而目标股票当时的五档盘口挂单非常稀薄，一笔市价单就会瞬间“吃掉”好几个档位的挂单。这种由于自身交易行为导致价格向不利方向推移的成本，就是冲击成本。

为了让量化T0策略在实盘中生存，交易员通常必须在代码中引入滑点惩罚函数和委托算法：

一种方法是使用限价单加被动等待逻辑。在发出买入信号时，严格限制委托价为当前的买一价，若不能立即成交则选择撤单，用时间成本代替价格滑点。另一种则是引入TWAP（时间加权平均价格）或VWAP（成交量加权平均价格）等拆单算法，将大笔T0回转资金打散成无数笔小额单，隐蔽地融入盘口中，从而将单笔交易的冲击成本降到最低。

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